airflow-java-sdk

tarafından astronomer

Guide for contributing to the Airflow Java SDK (AIP-108). Use this skill whenever a contributor is working in the `java-sdk/` directory or on the Java…

npx skills add https://github.com/astronomer/airflow --skill airflow-java-sdk

Airflow Java SDK contributor guide

The Java SDK lets Airflow tasks execute JVM code (Java, Kotlin, or any JVM language). You are helping a contributor work in one or both of these locations:

  • java-sdk/ — the JVM-side library (Kotlin source, published to Maven)
  • task-sdk/src/airflow/sdk/coordinators/java/ — the Python coordinator that launches the JVM subprocess

Read these two documents early in every session — they contain the authoritative reference material:

  • airflow-core/docs/authoring-and-scheduling/language-sdks/java.rst — user-facing guide: annotation vs. interface API, XCom type mapping, Gradle/Maven steps, coordinator config.
  • java-sdk/README.md — contributor guide: repository layout, detailed execution walkthrough, Gradle + Breeze test commands, coding conventions, common tasks, and PR checklist.

SDK package architecture

The JVM-side library is split into two packages with distinct visibility rules:

  • org.apache.airflow.sdk — public, user-facing API. Classes here (e.g. Client, Bundle, BundleBuilder, Server) are stable contracts that DAG authors and task implementers import directly. Changes to this package are breaking changes.
  • org.apache.airflow.sdk.execution — internal implementation detail. Everything in this package (CoordinatorComm, LogSender, Log, Client in execution/, generated schema models, etc.) is not intended to be imported by users. It may change between releases without notice.

When reviewing or writing code, enforce this boundary: user task code and BundleBuilder subclasses must only import from org.apache.airflow.sdk; any import of org.apache.airflow.sdk.execution.* in user-facing API surface is a red flag.


Bundle composition and coordinator discovery

A bundle is a directory of JAR files (typically build/bundle/) placed on the coordinator's jars_root. The coordinator scans the directory at task-dispatch time to find:

  1. Main-Class (standard JAR manifest attribute) — the fully-qualified class name of the entry point that the coordinator invokes with java -classpath … <Main-Class> --comm … --logs …. This must be a class with a public static void main(String[] args) method; the Gradle plugin org.apache.airflow.sdk writes it automatically from airflowBundle { mainClass = "…" } and validates that the class exists and has the right signature at build time.

  2. Airflow-Supervisor-Schema-Version (Airflow-specific manifest attribute) — the wire protocol version the JVM side expects when talking to the Python supervisor. In fat-JAR mode (the default), the Gradle plugin reads this value from the airflow-sdk JAR in runtimeClasspath and copies it into the shadow JAR manifest. In thin-JAR mode (fatJar = false), the value stays in the airflow-sdk JAR deployed alongside the bundle JAR.

The Python coordinator (JavaCoordinator) scans every JAR under jars_root with _JarInfo.find(), reads META-INF/MANIFEST.MF out of each ZIP, and collects Main-Class and Airflow-Supervisor-Schema-Version from whichever JARs carry them. The resolved schema version is then passed as the schema_version return value from _build_execute_task_command, which the base SubprocessCoordinator uses to negotiate the supervisor wire protocol.

If main_class is set explicitly on the JavaCoordinator instance (via [sdk] coordinators kwargs), the scan uses it as a filter; otherwise the first JAR with a Main-Class attribute wins. Either way, Airflow-Supervisor-Schema-Version must be present in at least one JAR in jars_root or startup fails.


Key files to know

FilePurpose
java-sdk/sdk/.../Client.ktPublic API (Variables, Connections, XCom)
java-sdk/sdk/.../execution/Client.ktSupervisor wire calls
java-sdk/sdk/.../execution/Comm.kt4-byte-prefix MessagePack framing
java-sdk/sdk/.../Server.ktEntry-point; drives the execution loop
java-sdk/processor/.../BuilderProcessor.ktKapt annotation processor
java-sdk/plugin/.../AirflowSdkPlugin.ktGradle bundle plugin
task-sdk/.../coordinators/java/coordinator.pyPython side — spawns the JVM
task-sdk/.../schema/schema.jsonWire protocol definition (both sides)

Running tests

Always use ./gradlew from inside java-sdk/; never run Gradle via apt's gradle. See java-sdk/README.md#testing for the full list of Gradle commands.

For the Python coordinator, use Breeze (never pytest directly on the host):

breeze testing task-sdk-tests -- task_sdk/coordinators/java

End-to-end test suite:

E2E_TEST_MODE=java_sdk uv run --project airflow-e2e-tests pytest \
    tests/airflow_e2e_tests/java_sdk_tests/ -xvs

Updating the Python coordinator

coordinator.py extends SubprocessCoordinator. The only method subclasses must implement is _build_execute_task_command, which returns (argv, schema_version). Look at the existing implementation for how jars_root, java_executable, jvm_args, and main_class are assembled into the command. Do not reach into the JVM process from Python beyond what this method provides.


Upgrading Supervisor Schema client

When upgrading to a newer Supervisor Schema version:

  • Regenerate models with ./gradlew generateJsonSchema2Pojo
  • Modify execution/Client.kt to handle changes

The java-sdk/README.md#contributing section walks through the full "adding a new Client method" sequence step by step.

astronomer tarafından daha fazla skill

airflow
astronomer
Apache Airflow DAG'larını, çalıştırmalarını, görevlerini ve sistem yapılandırmasını sorgulayın, yönetin ve sorun giderin. DAG inceleme, çalıştırma yönetimi, görev günlüğü, yapılandırma sorguları ve doğrudan REST API erişimi dahil olmak üzere 30'dan fazla komutu destekler. Kalıcı yapılandırma ile birden çok Airflow örneğini yönetin; yerel ve Astro dağıtımlarını otomatik olarak keşfedin. DAG çalıştırmalarını eşzamanlı (tamamlanmayı bekleme) veya eşzamansız olarak tetikleyin, hataları teşhis edin, yeniden deneme için çalıştırm
official
airflow-hitl
astronomer
İnsan onay kapıları, form girdileri ve ertelenebilir operatörler kullanarak Airflow DAG'lerinde dallanma. Dört operatör türü: onay/red kararları için ApprovalOperator, formlarla çok seçenekli seçim için HITLOperator, insan odaklı görev yönlendirmesi için HITLBranchOperator ve form verisi toplama için HITLEntryOperator. Tüm operatörler ertelenebilir olup, Airflow UI'nin Gerekli İşlemler sekmesi veya REST API aracılığıyla insan yanıtı beklenirken işçi slotlarını serbest bırakır. Özel... dahil isteğe bağlı özellikleri destekler.
official
airflow-state-store
astronomer
Persists task and asset state across retries and DAG runs using Airflow 3.3's AIP-103 key/value stores (`task_state_store`, `asset_state_store`) and the…
official
analyzing-data
astronomer
Veri ambarınıza sorgu yaparak, önbelleğe alınmış desenler ve kavram eşlemeleriyle iş sorularını yanıtlayın. Tekrarlanan soru türleri için desen arama ve önbelleğe alma desteği sunar, gelecekteki sorguları iyileştirmek için sonuç kaydı yapar. Kavram-tablo eşleme önbelleği ve INFORMATION_SCHEMA veya kod tabanı grep aracılığıyla tablo şeması keşfi içerir. Analiz için Polars veya Pandas DataFrame'leri döndüren run_sql() ve run_sql_pandas() çekirdek fonksiyonlarını sağlar. Kavram, desen ve tablo önbelleklerini yönetmek için CLI komutları ve ayrıca...
official
annotating-task-lineage
astronomer
Airflow görevlerini, giriş ve çıkış noktalarını kullanarak veri soy ağacı ile açıklayın. Veritabanları, veri ambarları ve bulut depolama arasında girdi ve çıktıları tanımlamak için OpenLineage Dataset nesnelerini, Airflow Varlıklarını ve Airflow Veri Kümelerini destekler. Operatörlerde yerleşik OpenLineage çıkarıcılar bulunmadığında yedek olarak kullanın; özel çıkarıcıların ve OpenLineage yöntemlerinin öncelikli olduğu dört katmanlı bir öncelik sistemini izler. Snowflake, BigQuery, S3 ve PostgreSQL için tutarlı veri kümesi adlandırma yardımcıları içerir...
official
authoring-dags
astronomer
Apache Airflow DAG'ları oluşturmak için doğrulama ve test entegrasyonu içeren rehberli iş akışı. Yapılandırılmış altı aşamalı yaklaşım: ortamı ve mevcut kalıpları keşfetme, DAG yapısını planlama, en iyi uygulamaları takip ederek uygulama, af CLI komutlarıyla doğrulama, kullanıcı onayıyla test etme ve düzeltmeler üzerinde yineleme. Keşif (af config connections, af config providers, af dags list) ve doğrulama (af dags errors, af dags get, af dags explore) için CLI komutları, DAG hakkında anında geri bildirim sağlar...
official
authoring-go-sdk-tasks
astronomer
Writes Airflow task logic in Go using the Airflow Go SDK. Use when the user wants to implement Airflow tasks in Go, asks about `BundleProvider`/`RegisterDags`,…
official
authoring-java-sdk-tasks
astronomer
Airflow görev mantığını Java, Kotlin veya herhangi bir JVM dilinde Airflow Java SDK kullanarak yazar. Kullanıcı Airflow görevlerini Java/JVM'de uygulamak istediğinde, sorduğunda…
official